• 제목/요약/키워드: 순차 적응

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Video Codec 화질 개선을 위한 순차적 적응형 칼만 필터링 연구 (A Sequencial Adaptive Kalman Filtering for Video Codec Image Enhancement)

  • 백원진;이종수;김수원;박진우
    • 한국통신학회논문지
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    • 제15권12호
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    • pp.1031-1043
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    • 1990
  • 비디오 코덱의 입력 또는 출력 영상에 내재하는 여러 종류의 영상잡음을 제어하고 최적으로 영상을 복원시키고자 코우절 영상 모델이 적용된 실시간 응용의 칼만 필터링 방법을 제안하였다. 화질의 개선도를 향상시키고자 처리화소선 간의 평균화와 지역 분산치에 의한 적응형 칼만 알고리즘을 제안하였고 그에 따른 잡음 제어와 영상 정보 복원 효과를 NMSE, LOGMSE 측정과 실험 결과에서 관측함으로써, 비디오 코덱의 전, 후처리 과정에서의 칼만 필터 적용 가능성을 제시하였다.

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적응형 웹 사이트를 위한 웹 로그 마이닝 (Web Log Mining for Adaptive Web Sites)

  • 고경자;김인철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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    • pp.325-328
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    • 2001
  • 본 논문에서는 웹 사이트에 접근하는 이용자의 패턴을 분석하여 정보 제공이 보다 용이한 구조로 자동 개선시켜 나가는 적응형 웹 사이트의 구현 방안을 제시한다. 특히, 본 연구에서는 기존 웹 사이트의 구조를 가능한 파괴하지 않는 범위 내에서 웹 사이트론 변경하고자 이용자의 접근 패턴상 연관성은 높으나 접근 경로가 긴 문서들을 추출하여 색인 페이지를 추가 생성한다. 이를 위하여, 먼저 대용량의 웹 서버 로그 데이터를 대상으로 하이퍼 링크 구조에 따라 필터링된 최후 전진 문서만을 가지고 데이터 시퀀스를 구성한다. 이러한 데이터 시퀀스에 새로운 순차 접근 패턴 탐색 알고리즘인 TPA를 적용함으로써 웹 문서간 충분한 지지도를 갖는 연관성 있는 문서들의 시퀀스를 구한다. 이와같은 빈발 시퀀스들에 대한 색인 페이지를 추가로 생성시켜주는 서비스를 통하여 이용자들의 효과적인 정보 접근을 지원할 수 있는 웹 사이트로의 변경이 가능하다.

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맵리듀스에서 리듀스 단계 성능 향상을 위한 적응적 리듀스 태스크 스케줄링 기법 (Adaptive Reduce Task Scheduling Technique for Improving Reduce Phase in MapReduce)

  • 이정하;최숙경;박지수;이은영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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    • pp.160-163
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    • 2012
  • 맵리듀스는 데이터 집약적인 어플리케이션에서 대량의 데이터를 분산 병렬 처리하기 위한 프로그래밍 모델이다. 하둡은 맵리듀스의 오픈소스 구현으로 맵리듀스를 사용하기 위한 도구로 많이 알려져 있다. 실제 하둡을 이용하여 맵리듀스를 적용할 때 맵 태스크 단계는 병렬로 수행되어 순차처리에 비해 시간이 단축된다. 그러나 맵 태스크의 결과물인 중간 단계의 데이터는 단일 리듀스 태스크에서 처리됨으로써 시간 지연이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 단일 리듀스 태스크 처리에서 발생하는 오버로드 및 시간 지연 문제를 해결하기 위해 적응적으로 리듀스 태스크를 할당하는 스케줄링 기법을 제안하고 실험을 통해 이 기법의 성능을 검증한다.

연비를 고려한 차량 및 적응형 순항 제어 파라미터의 크리깅 대체모델 기반 최적설계 (Kriging Surrogate Model-based Design Optimization of Vehicle and Adaptive Cruise Control Parameters Considering Fuel Efficiency)

  • 김한수;송유호;이승하;허건수;이태희
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제41권9호
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    • pp.817-823
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    • 2017
  • 기존에는 연비를 고려한 적응형 순항 제어 알고리즘 개발과 연비 등의 성능을 고려한 적응형 순항 제어 시스템 개발 연구가 수행되었지만, 제어 파라미터를 포함한 차량 파라미터의 적응형 순항 제어에 대한 최적설계 연구는 미흡한 편이다. 이에 본 논문에서는 연비, 추종성, 승차감, 안전거리를 고려한 차량 및 제어 파라미터 최적설계를 수행하고자 한다. 이를 위해 차량 거동의 성능 측정 방법을 제안하고 적응형 순항 제어 시스템을 구축하였다. 그리고 성능에 주요한 영향을 미치는 차량 파라미터를 선별하여 이를 토대로 순차적 실험계획을 통해 크리깅 대체모델을 구축하였고, 연비를 최대화하며 목표 성능을 만족하는 크리깅 대체모델 기반 최적설계를 수행하였다.

다중문서 요약에서 적응 기법을 이용한 문장 추출 (Sentence Extraction Using Adapting Method in Multi-Document Summarization)

  • 임정민;강인수;배재학;이종혁
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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    • pp.12-19
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    • 2004
  • 기존의 다중 문서요약은 전체 대상문서에 대해서 한번에 요약문을 생산하지만, 본 논문은 요약 대상문서 집합에서 핵심내용을 갖는 문서를 기본 문서로 선택, 임시 요약문장을 추출하고 대상문서 집합에서 순차적으로 문서를 입력받아 중요문장을 추출, 이전에 구축된 요약문장과 현재 추출된 문장을 비교하면서 요약에 필요한 문장을 선택하는 적응 기법을 제안한다. 제안한 방법으로 구현한 시스템은 NTCIR TSC 3에서 사용된 29개의 다중 문서집합을 통해서 성능을 평가하였다. 적응 기법 시스템은 TSC3의 baseline시스템인 Lead 방법보다는 높은 성능을 나타냈지만, TSC 3에 참가한 시스템들과의 비교에서는 월등한 성능 우위를 나타내지 못했다.

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콘텐츠 기반 움직임 적응형 디인터레이싱 기법 (A Content-Based Motion Adaptive DeInterlacing Technique)

  • 김민환;이창우;이성원
    • 방송공학회논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.791-802
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    • 2010
  • 최근 LCD TV와 같은 순차 주사형 디스플레이의 보급에 따라 HDTV등의 전송에 사용된 비월 주사 영상을 순차 주사 영상으로 변환하는 기존의 디인터레이싱 기술에 대한 화질 개선 요구가 커지고 있다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠에 따른 움직임 정보의 통계값을 계산하여 영상 콘텐츠의 종류별로 미리 설정된 임계값에 따라 공간적, 시간적 디인터레이싱 방법을 선택적으로 적용하는 움직임 적응형 디인터레이싱 기법을 제안한다. 또한 공간적 디인터레이싱의 화질을 개선하기 위하여 소벨 연산을 이용하여 수직 에지와 수평 에지의 비율에 따라 M-ELA 방법과 DOI 방법을 선택적으로 사용하는 개선된 공간적 디인터레이싱 방법을 제안한다. 다양한 실험 영상에 대한 객관적, 주관적 평가를 통하여 제안한 방법이 기존의 디인터레이싱 방법에 비해 우수한 화질을 보임을 확인하였다.

고차 데이터 분류를 위한 순차적 베이지안 샘플링을 기반으로 한 하이퍼네트워크 모델의 진화적 학습 기법 (Evolutionary Learning of Hypernetwork Classifiers Based on Sequential Bayesian Sampling for High-dimensional Data)

  • 하정우;김수진;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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    • pp.336-338
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    • 2012
  • 본 연구에서는 고차 데이터 분류를 위해 순차적 베이지만 샘플링 기반의 진화연산 기법을 이용한 하이퍼네트워크 모델의 학습 알고리즘을 제시한다. 제시하는 방법에서는 모델의 조건부 확률의 사후(posterior) 분포를 최대화하도록 학습이 진행된다. 이를 위해 사전(prior) 분포를 문제와 관련된 사전지식(prior knowledge) 및 모델 복잡도(model complexity)로 정의하고, 측정된 모델의 분류성능을 우도(likelihood)로 사 용하며, 측정된 사전분포와 우도를 이용하여 모델의 적합도(fitness)를 정의한다. 이를 통해 하이퍼네트워크 모델은 고차원 데이터를 효율적으로 학습 가능할 뿐이 아니라 모델의 학습시간 및 분류성능이 개선될 수 있다. 또한 학습 시에 파라미터로 주어지던 하이퍼에지의 구성 및 모델의 크기가 학습과정 중에 적응적으로 결정될 수 있다. 제안하는 학습방법의 검증을 위해 본 논문에서는 약 25,000개의 유전자 발현정보 데이터셋에 대한 분류문제에 모델을 적용한다. 실험 결과를 통해 제시하는 방법이 기존 하이퍼네트워크 학습 방법 뿐 아니라 다른 모델들에 비해 우수한 분류 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다. 또한 다양한 실험을 통해 사전분포로 사용된 사전지식이 모델 학습에 끼치는 영향을 분석한다.

웹 로그 마이닝을 이용한 웹 문서 예측 시스템 (Web Document Prediction System by using Web Log Mining)

  • 이범석;황병연
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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    • pp.97-99
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    • 2005
  • 웹 문서 수의 급격한 증가는 사용자로 하여금 방대한 양의 웹 문서들로부터 필요한 정보를 선별하기 위한 시간과 비용을 낭비하게 만들었다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 연구의 필요성이 점차 증가하였는데, 그 중 웹 서버 로그 데이터에 마이닝 기법을 적용하여 사용자들의 사이트 내 문서의 접근 패턴을 분석하고, 그 데이터를 이용하여 동적으로 변화하는 적응형 웹 사이트를 제공하려는 것이 대표적인 연구 사례이다. 본 논문에서는 웹 서버 로그 마이닝을 이용하여 사용자가 필요로 하거나, 관심을 가지고 있는 페이지를 예측하여 추천해 주는 시스템에 대해 소개한다. 이러한 시스템을 구현하기 위해 순차 패턴 마이닝이나 빈발 에피소드 발견 기법 등의 알고리즘을 사용할 수 있다. 제안하는 시스템에서는 사용자 접근 패턴을 분석할 때 순차 패턴 마이닝 기법을 사용하고, 사용자의 이동 패턴을 근거로 웹 문서를 예측하여 추천해줄 때에는 에피소드 발견 기법에서의 window 개념을 이용한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 웹 문서를 사용자가 머물었던 시간에 따라 관심 있는 문서와 지나간 문서로 구분하여 관심 있는 문서에 대해서안 마이닝을 수행한다. 또한 일정한 크기를 갖는 History window에 의해 다음 문서를 추천해주기 때문에 사용자의 모든 로그를 저장하지 않으므로 보다 효율적이다.

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의료 영상의 순차전송을 위한 무손실 부호화 기법 (A Lossless Coding Scheme for Progressive Transmission of Medical Images)

  • 김효준;송준석;이승준;김종효;이충웅
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.349-356
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    • 1997
  • 본 논문에서는 의료 영상의 순차전송을 위한 무손실 부호화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 두 단계로 나누어지는데, 먼저 영상은 본 논문에서 제안하는 고속 적응대역분할 방법에 의하여 무손실 부호화에 적합하게 대역분할된다. 분할 후의 영상은 두 개의 조건화 화소를 이용하는 산술부호기에 의해 부호화되는데, 대역의 특성에 따라서 각각의 부대역에 적합한 조건화 화소가 다르게 선정된다. 일반적으로 조건화 상태를 줄이기 위해 조건화 문맥을 양자호하는 방법이 사용되는데, 본 논문에서는 감소된 문맥으로 우수한 압축 성능을 얻기 위하여 양자화 범위를 최적화하는 방법을 제안한다. 제안된 무손실 부호화 방법은 부호기/복호기가 비대칭적으로 구조를 갖게 하고 JPEG 무손실 부호화 방법[1]보다 우수한 압축 성능을 보인다.

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학습 평가를 위한 최적의 SPRT 판정에 관한 연구 (A Study on Judgement of Optimal SPRT for Learning Estimation)

  • 전미란;오암석
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제12권8호
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    • pp.1182-1189
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    • 2009
  • 컴퓨터 기반 교육의 잠재적인 이점은 개별화 교습이다. 결국 수준별 교육과정의 운영과 열린 교육의 실천을 위하여 어떻게 학습자 개개인에 대해서 신속하고 정확하게 평가할 수 있는가에 대한 문제가 제기된다. 본 연구에서는 평가를 위한 문항 수가 두드러지게 감소하면서 반면에 합격과 불합격 판정이 비교적 정확한 기존의 SPRT(Sequential Probability Ratio Testing) 판정 방법에 대한 문제점을 보완하여 보다 최적의 판정을 내릴 수 있는 방안을 시뮬레이션 연구를 통하여 제안한다. 이를 위하여 실제 측정에 의해서 얻어진 피험자 자료를 활용하여 SPRT판정의 정확도 검증을 위한 시뮬레이션과 최적의 SPRT판정을 위한 초기 설정치와 다단계 (Multilevel) SPRT 모형 및 판정 기준을 제시하고 시뮬레이션을 통하여 타당성을 알아본다.

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